تاريخ الرياضيات
الاعداد و نظريتها
تاريخ التحليل
تار يخ الجبر
الهندسة و التبلوجي
الرياضيات في الحضارات المختلفة
العربية
اليونانية
البابلية
الصينية
المايا
المصرية
الهندية
الرياضيات المتقطعة
المنطق
اسس الرياضيات
فلسفة الرياضيات
مواضيع عامة في المنطق
الجبر
الجبر الخطي
الجبر المجرد
الجبر البولياني
مواضيع عامة في الجبر
الضبابية
نظرية المجموعات
نظرية الزمر
نظرية الحلقات والحقول
نظرية الاعداد
نظرية الفئات
حساب المتجهات
المتتاليات-المتسلسلات
المصفوفات و نظريتها
المثلثات
الهندسة
الهندسة المستوية
الهندسة غير المستوية
مواضيع عامة في الهندسة
التفاضل و التكامل
المعادلات التفاضلية و التكاملية
معادلات تفاضلية
معادلات تكاملية
مواضيع عامة في المعادلات
التحليل
التحليل العددي
التحليل العقدي
التحليل الدالي
مواضيع عامة في التحليل
التحليل الحقيقي
التبلوجيا
نظرية الالعاب
الاحتمالات و الاحصاء
نظرية التحكم
بحوث العمليات
نظرية الكم
الشفرات
الرياضيات التطبيقية
نظريات ومبرهنات
علماء الرياضيات
500AD
500-1499
1000to1499
1500to1599
1600to1649
1650to1699
1700to1749
1750to1779
1780to1799
1800to1819
1820to1829
1830to1839
1840to1849
1850to1859
1860to1864
1865to1869
1870to1874
1875to1879
1880to1884
1885to1889
1890to1894
1895to1899
1900to1904
1905to1909
1910to1914
1915to1919
1920to1924
1925to1929
1930to1939
1940to the present
علماء الرياضيات
الرياضيات في العلوم الاخرى
بحوث و اطاريح جامعية
هل تعلم
طرائق التدريس
الرياضيات العامة
نظرية البيان
Covariance
المؤلف:
Snedecor, G. W. and Cochran, W. G
المصدر:
Statistical Methods, 7th ed. Ames, IA: Iowa State Press
الجزء والصفحة:
...
19-2-2021
1794
Covariance
Covariance provides a measure of the strength of the correlation between two or more sets of random variates. The covariance for two random variates and
, each with sample size
, is defined by the expectation value
![]() |
![]() |
![]() |
(1) |
![]() |
![]() |
![]() |
(2) |
where and
are the respective means, which can be written out explicitly as
![]() |
(3) |
For uncorrelated variates,
![]() |
(4) |
so the covariance is zero. However, if the variables are correlated in some way, then their covariance will be nonzero. In fact, if , then
tends to increase as
increases, and if
, then
tends to decrease as
increases. Note that while statistically independent variables are always uncorrelated, the converse is not necessarily true.
In the special case of ,
![]() |
![]() |
![]() |
(5) |
![]() |
![]() |
![]() |
(6) |
so the covariance reduces to the usual variance . This motivates the use of the symbol
, which then provides a consistent way of denoting the variance as
, where
is the standard deviation.
The derived quantity
![]() |
![]() |
![]() |
(7) |
![]() |
![]() |
![]() |
(8) |
is called statistical correlation of and
.
The covariance is especially useful when looking at the variance of the sum of two random variates, since
![]() |
(9) |
The covariance is symmetric by definition since
![]() |
(10) |
Given random variates denoted
, ...,
, the covariance
of
and
is defined by
![]() |
![]() |
![]() |
(11) |
![]() |
![]() |
![]() |
(12) |
where and
are the means of
and
, respectively. The matrix
of the quantities
is called the covariance matrix.
The covariance obeys the identities
![]() |
![]() |
![]() |
(13) |
![]() |
![]() |
![]() |
(14) |
![]() |
![]() |
![]() |
(15) |
![]() |
![]() |
![]() |
(16) |
By induction, it therefore follows that
![]() |
![]() |
![]() |
(17) |
![]() |
![]() |
![]() |
(18) |
![]() |
![]() |
![]() |
(19) |
![]() |
![]() |
![]() |
(20) |
![]() |
![]() |
![]() |
(21) |
REFERENCES:
Snedecor, G. W. and Cochran, W. G. Statistical Methods, 7th ed. Ames, IA: Iowa State Press, p. 180, 1980.
Spiegel, M. R. Theory and Problems of Probability and Statistics, 2nd ed. New York: McGraw-Hill, p. 298, 1992.
الاكثر قراءة في الاحتمالات و الاحصاء
اخر الاخبار
اخبار العتبة العباسية المقدسة

الآخبار الصحية
